STATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil
|
|
- Shinta Johan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Bab 7 STATISTIKA A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Setelah mengut pembelajaran n sswa mampu:. Menghayat dan mengamalan ajaran agama yang danutnnya. 2. Meml motvas nternal, emampuan beerjasama, onssten, sap dspln, rasa percaya dr, dan sap tolerans dalam perbedaan strateg berpr dalam memlh dan menerapan strateg menyelesaan masalah. 3. Mampu mentransormas dr dalam berprlau jujur, tangguh mengadap masalah, rts dan dspln dalam melauan tugas belajar matemata. 4. Menunjuan sap bertanggung jawab, rasa ngn tahu, jujur dan perlau pedul lngungan. 5. Mendesrpsan dan menggunaan berbaga uuran pemusatan, leta dan penyebaran data sesua dengan araterst data melalu aturan dan rumus serta menasran dan mengomunasannya. 6. Menyajan dan mengolah data statst desrpt e dalam tabel dstrbus dan hstogram untu memperjelas dan menyelesaan masalah yang beratan dengan ehdupan nyata. Mampu mentransormas dr dalam berprlau jujur, tangguh mengadap masalah, rts dan dspln dalam melauan tugas belajar matemata. Pengalaman Belajar Melalu pembelajaran mater peluang, sswa memperoleh pengalaman belajar: Berdsus, bertanya dalam menemuan onsep dan prnsp statst melalu pemecahan masalah autent yang bersumber dar ata dan lngungan. Berolaboras memecahan masalah autent dengan pola nteras eduat. Berpr tngat tngg dalam menyajan, serta menga-nalss statst desrpt. Mean Medan Modus Smpangan bau Varan Hstogram Quartl Desl Persentl
2 B. PETA KONSEP BILANGAN PENGUKURAN MATERI PRASYARAT Masalah Otent Statsta Pengumpulan Penyajan Data Pengolahan Data Tabel Dagram Gra Wawancara Anget Observas Rata-rata Medan Modus 2 Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK
3 C. MATERI PEMBELAJARAN. UKURAN PEMUSATAN Mean atau yang serng dsebut sebaga rata-rata, medan yang merupaan nla tengah dar data yang telah durutan, dan modus yatu data yang serng muncul merupaan nla yang menggambaran tentang pemusatan nla-nla dar data yang dperoleh dar suatu perstwa yang telah damat. Itulah sebabnya mean, medan, dan modus dsebut sebaga uuran pemusatan. Untu lebh memaham tentang uuran pemusatan data, mar ta cermat dar masalah berut n. Masalah-7. Kepala Seolah SMA Neger Baara-Batraja ngn mengevaluas hasl belajar sswa dan memnta guru untu memberan laporan evaluas hasl belajar sswa. Data hasl penlaan yang dlauan guru matemata terhadap 64 sswa/ssw elas XI dnyataan sebaga berut Guru berencana menyederhanaan data tunggal tersbut menjad bentu data bernterval dan membuat stattstnya, hal n dlauan untu mengesenan laporan evaluas hasl belajar sswa. Bantulah guru tesebut untu menyusun laporannya! Alternat Penyelesaan Untu dapat memudahan penggunaan data tersebut, susun data berdasaran urutan terecl hngga terbesar. Urutan data tersebut dnyataan sebaga berut Matemata 3
4 Setelah data durutan, dengan mudah ta temuan, data terbesar adalah 98 dan data terecl adalah 38. Selsh data terbesar dengan data terecl dsebut sebaga jangauan data. Untu data yang ta aj, dperoleh: Jangauan Data adalah 60. Langah ta selanjutnya adalah untu mendstrbusan data-data tersebut e dalam elas-elas nterval. Untu membag data menjad beberapa elas, ta menggunaan aturan Sturgess. Aturan tersebut dnyataan bahwa ja data yang damat banyanya n dan banya elas adalah, banya elas drumusan sebaga berut: = + (3, 3). log n Untu data d atas dperoleh, Banya Kelas = + (3,3). log 80 = + (3,3). (,903) = 7,28 = 7 Jad 80 data d atas aan dbag menjad 7 elas nterval. Pertanyaan rts: Jelasan mengapa anga pembulatan yang dplh anga 7 buan anga 8? Searang ta perlu menentuan berapa banya data yang terdapat pada satu elas nterval. Banya data dalam satu nterval, dsebut panjang nterval elas, yang drumusan sebaga berut: Maa dperoleh: Panjang Kelas = dar data d atas dapat d peroleh Jangauan data Banya elas Jangauan 60 Panjang Kelas = = = 8,57 9 Banya Kelas 7 Selanjutnya, dengan adanya banya elas adalah 7 dan panjang elas adalah 9 dapat ta gunaan untu membentu elas nterval yang dnyataan sebaga berut: Kelas I : Kelas II : Kelas III : Kelas IV : Kelas V : Kelas VI : 83 9 Kelas VII : Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK
5 Dar hasl pengolahan data d atas dapat dbentu e dalam bentu tabel berut. Tabel 7.. Tabel Freuens Kelas Freuens Perlu dcermat bahwa pembentuan nterval elas tersebut harus memuat semua data. Ja ada satu data yang tda tercaup pada nterval elas, maa terdapat esalahan dalam mendstrbusan data. Bentu hstogram dar hasl pengolahan data nla sswa d atas dgambaran sebaga berut. 80 Gambar 7. Hstogram Data Nla Sswa a. Menentuan Nla Mean (Rata-rata) Sajan data pada tabel d atas, tentunya harus ta memana setap anga yang tersaj. Dar Interval dapat dartan bahwa: 38 dsebut batas bawah nterval 46 dsebut batas atas nterval. Tt tengah nterval, dnotasan x, dperoleh: x = ( batas bawah nterval e - )+ ( batas atas nterval e -) 2 Sehngga: x = [ ] = 42 2 Matemata 5
6 Setap nterval meml batas bawah, batas atas, dan tt tengah nterval ( x ). Data hasl belajar sswa d atas, dapat dperbaharu sebaga berut: Tabel 7.2 Tabel Freuens Kelas x F x. F , , Total 80 6,77 Tt tengah setap nterval dartan sebaga perwalan data setap nterval. Nla n dgunaan untu menentuan rata-rata data tersebut. Data yang dperoleh dar Tabel 7.2 dapat dgambaran edalam bentu hstogram Gambar 7.2 Hstogram Data Nla Sswa Dengan mengembangan onsep mean pada data tunggal, yan, mean merupaan perbandngan jumlah seluruh data dengan banya data. Dar tabel dan hstogram dapat ta peroleh jumlah seluruh data, yan, jumlah peralan nla tengah terhadap reuens masng-masng. Maa jumlah seluruh data adalah: = () 42 + (5) 5 + (7) 60 + (2) 69 + (25) 78 + (22) 78 + (22) 87 + (8) 96 Sehngga dperoleh rata-rata (mean): mean = () + ( ) + ( ) + ( ) + ( ) + ( ) ( ) = = Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK
7 Dengan deman, dengan tabel reuens d atas dan nla rata-rata data, dtemuan: Banya sswa yang meml nla matemata d bawah nla rata-rata! Banya sswa yang meml nla matemata d atas nla rata-rata! Perhtungan rata-rata d atas dapat ta drumusan secara matemats menjad: x + x 2 2+ x x Mean ( x )= = 2 3 ( x. ) = = Nah, melalu pembahasan d atas, tentunya dapat dsmpulan bahwa rata-rata (mean) merupaan salah satu uuran pemusatan data yang dnyataan sebaga berut. x = x + x 2 2+ x x x = = = dmana: : reuens elas e- x : nla tengah elas e- Selan cara d atas, ada cara lan untu menghtung rata-rata. Dengan data yang sama, cermat langah-langah d bawah n. Tabel 7.3 Perhtungan Rataan sementara Interval (x ) d = x -x s x s = 78. d Total Matemata 7
8 Dengan cara memperraan bahwa nla rata-rata sementara yang dplh pada elas yang meml reuens tertngg dan leta rata-rata sementara tersebut adalah tt tengah elas nterval. Secara lengap, langah-langah menentuan rata-rata data dengan menggunaan rata-rata sementara sebaga berut Langah. Ambl nla tengah dengan reuens terbesar sebaga mean sementara x s Langah 2. Kurangan setap nla tengah elas dengan mean sementara dan catat haslnya dalam olom d = x x s. Langah 3. Htung hasl al, d, dan tulsan haslnya pada sebuah olom, dan htung totalnya. Langah 4. Htung mean dengan menggunaan rumus rataan sementara. Sehngga dperoleh rata-rata adalah: x= x + s = (. d ) = dengan: x s : rata-rata sementara. d : devas atau smpangan terhadap rata-rata. : reuens nterval elas e-. x s : nla tengah nterval elas e-. Maa untu data d atas dapat dperoleh: Mean = x + s = (. d) = = = b. Menentuan Nla Modus Pada watu SMP amu telah membahas modus untu data tunggal, untu data berelompo secara prnsp adalah sama yan nla yang serng muncul. Dalam hal n reuens terbanya menjad perhatan ta sebaga leta modus tersebut. Msalan dar seumpulan data ta mengambl 3 elas nterval yan elas nterval dengan reuens terbanya (elas modus) dan elas nterval 8 Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK
9 sebelum dan sesudah elas modus. Dengan bantuan hstogram dapat dgambaran sebaga berut: D Gambar 7.3 Penentuan Modus dengan Hstogram Perhatan lustras datas, terlhat bahwa ABG sebangun dengan DCG, dan panjang AB = d ; CD = d 2 ; EG = x dan FG = - x. Secara geometr dar esebangunan d atas berlau perbandngan berut n; AB CD EG d x = = FG d2 x d ( x)= d x 2 d d x= d x 2 d x+ d2 x= d x( d + d )= d x = 2 d d + d ( ) 2 d x= d + d 2 Matemata 9
10 Sehngga dapat dperoleh modus adalah: M = t + x 0 Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK 0 b d = tb + d + d 2 d M0 = tb + d + d 2 dmana: M 0 : Modus t b : Tep bawah elas modus : Panjang elas d : Selsh reuens elas modus dengan elas sebelumnya d 2 : Selsh reuens elas modus dengan elas sesudahnya Perhatan tabel berut. Tabel 7.4 Perhtungan Modus No Kelas Tt tengah (x ) Freuens ( ) Dar data d atas dapat dtentuan sebaga berut: Tampa modus terleta pada reuens terbanya = 25 yatu elas nterval modus dengan dan panjang elas = 9. Oleh arena tu, t b = 73,5, dan d = 25 2 =3 serta d 2 = = 3. Jad modus data d atas adalah: d Mo = tb + d + d2 3 = 73, = 73, 5+ 7, 3
11 = 73, 5+ 7, 3 M o = 80, 8 c. Medan Medan dar seelompo data yang telah terurut merupaan nla yang terleta d tengah data yang membag data menjad dua bahagan yang sama. Untu data berelompo berdstrbus reuens medan dtentuan sebaga berut: n F Me = tb + 2 m dengan : M e = Medan t b = tep bawah elas medan = panjang elas n = banya data dar statst terurut F = reuens umulat tepat sebelum elas medan = reuens elas medan m Dar data sebelumnya dperoleh = 9 ; t b = 73,5 ; N = 80; m = 25 sehngga: Mash menggunaan data d atas maa ta bentu tabel berut n. Tabel 7.5 Perhtungan Medan Kelas Freuens Freuens Kumulat F Matemata
12 n F Medan = t + 2 b m = 73, = 73, 5 + 3, 705 = 77, 205 Pertanyaan rts: Dar etga pembahasan tentang uuran pemusatan data pada data elompo, dapatah amu menemuan hubungan antara etga pemusatan data d atas? Dsusan dengan temanmu! Dapatah terjad nla uuran x = Mo= Me pada seumpulan data, jelasan. 2. UKURAN LETAK DATA Uuran leta data yang dmasud dalam subbab n adalah uartl, desl, dan persentl. Ingat embal mater statst yang telah amu pelajar d elas X, onsep uartl dan desl untu data berdstrbus analog dengan yang ada pada data tunggal. a. Kuartl Ja semua data yang telah durutan mula dar data terecl dan data terbesar, maa data tersebut dapat dbag menjad empat bagan. Uuran leta yang membag empat bagan dar seumpulan data dsebut uartl. Untu lebh memaham pengertan uartl perhatan lustras berut. X mn Q Q 2 Q 3 X max Gambar 7.4 Leta Kuartl Untu menentuan Kuartl data berdstrbus, drumusan: n F Q = L + 4 Q Q 2 Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK
13 n : banya data : panjang elas Q : Kuartl e- data, untu =,2, 3. L : Tep bawah elas e-. L = batas bawah 0.5. F Q : jumlah reuens sebelum uartl e-. F : reuens elas yang memuat Kuartl e-. Contoh 7. Perhatan tabel berut n dan tentuan a. Kuartl bawah (Q ) b. Kuartl tengah (Q 2 ) c. Kuartl atas (Q 3 ) Tabel 7.6 Dstrbus Freuens Kelas Freuens Alternat Penyelesaan Dengan melengap tabel 7.6 dperoleh: Tabel 7.7 Dstrbus Freuens Kumulat Kelas Freuens Freuens Kumulat F Matemata 3
14 a. Kuartl e- Kuartl bawah dapat juga dsebut uartl e- (Q ), dan untu menentuan leta Q terlebh dahulu ta mencar elas yang memuat Q yan dengan menghtung nla dar n = ( 40 ) = 0. Hal n berart Q adalah data e-0, 4 4 elas nterval 52 56, dan =. Dar tabel juga dperoleh L = 5,5, F Q = 7, Q = 5, = 5. Sehngga uartl bawah dperoleh: n F Q Q = L + 4 Q Q Q ( ) = 5, = 5, 5+ 4 = 55, 5 Sehngga uartl e- adalah 55,5 b. Kuartl e-2 Analog dengan mencar Q maa dperoleh nla Q 2, yan: 2 4 n = ( )=. F Hal n berart Q 2 berada pada elas nterval 57 6, dan Q2 = 5. Dar tabel juga dperoleh L 2 = 56,5, F Q = 2, Q2 = 5, = 5. Sehngga dapat dtentuan uartl tengah adalah: n F Q = L + 4 Q Q 2 2 Q Q ( 20 2) = 56, = 56, 5+ 2, 66 = 59,6 Sehngga uartl e-2 adalah 59,6 4 Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK
15 c. Kuartl e-3 Sama sepert menentuan Q dan Q 2 maa dperoleh nla-nla yang ta perluan untu memperoleh nla Q 3, yan: 3 3 n = ( 40)= 30. Hal n 4 4 berart Q 3 berada pada elas nterval 62 66, dan Q3 = 7. Dar tabel juga dperoleh L = 6,5, F Q = 27, Q3 = 7, = 5. Sehngga dapat dtentuan uartl atas adalah: n F Q Q = L + 4 Q Q ( 30 27) Q3 = 6, = 6, 5+ 24, 3 = 63, 64 Sehngga uartl e-3 adalah 63,64 b. Desl Prnsp untu mencar desl hampr sama dengan uartl, ja uartl membag data yang terurut menjad empat bagan maa desl menjad 0 bagan dengan uuran data n > 0. Hal n berart seumpulan data yang terurut meml 9 nla desl, yan D, D 2, D 3,..., D 9 Untu menentuan Desl, drumusan sebaga berut: n F D D = L + 0 D =,2, 3,, 9 D : Desl e- L : Tep bawah elas yang memuat desl e- F D : jumlah reuens sebelum elas desl e- D : reuens elas yang memuat desl e- n : Banya data : panjang elas. Matemata 5
16 Contoh 7.2 Dar.000 sswa peserta Olmpade Matemata dperoleh data sor berupa tabel berut. Tabel 7.8 Sor Olmpade Matemata Sor Freuens Tentuanlah desl a. Desl e- b. Dan desl e Alternat Penyelesaan Dengan melengap tabel 7.8 dperoleh: Tabel 7.9 Dstrbus Freuens Kumulat Sor Freuens Freuens Kumulat F Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK
17 Sor Freuens Freuens Kumulat F a. Desl e- Untu menentuan leta D terlebh dahulu ta mencar elas yang memuat D yan dengan menghtung nla dar n = ( 000)= 00. Hal n 0 0 berart D adalah data e-00 yatu, elas nterval 20 29, dan D = 25. Dar tabel juga dperoleh L = 9,5, F D = 59, D = 25, = 0. Sehngga uartl bawah dperoleh: n F D = L + 0 D = 63, 26 D D ( 00 59) D = 9, = 9, , Sehngga uartl e- adalah 63,26 b. Desl e-8 Untu menentuan leta D 8 terlebh dahulu ta mencar elas yang memuat D 8 yan dengan menghtung nla dar adalah data e , elas nterval 40 49, dan D = Dar tabel juga dperoleh L 8 = 39,5, F D = 573, D = 223, = 0. 8 Matemata 7
18 Sehngga uartl bawah dperoleh: n F D D = L + 0 ( ) D8 = 395, = 39, 5+ 07, D 8 = 49, 67 Sehngga uartl e-8 adalah 49,67 c. Persentl D Ja uartl dan desl membag data yang terurut menjad empat dan sepuluh bagan maa desl menjad 00 bagan data. Hal n berart seumpulan data yang terurut meml 99 nla persentl, yan P, P 2, P 3,..., P 99. Untu menentuan persentl, drumusan sebaga berut: n FP P = L + 00 P =,2, 3,, 9 P : Persentl e- L : Tep bawah elas yang memuat persentl e- F P : jumlah reuens sebelum elas persentl e- P : reuens elas yang memuat persentl e- n : Banya data : panjang elas. Contoh 7.3 Dengan menggunaan data pada contoh 7.2 Tentuanlah a. persentl e-0 b. persentl e-99 8 Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK
19 Alternat Penyelesaan Perhatan tabel berut Tabel 7.0 Dstrbus Freuens Kumulat Sor Freuens Freuens Kumulat F a. Persentl e-0 Untu menentuan leta P 0 terlebh dahulu ta mencar elas yang memuat P 0 yan dengan menghtung nla dar n = ( )=. Hal n berart P 0 adalah data e-00, elas nterval 20 29, dan P = Dar tabel juga dperoleh L 0 = 9,5, F P = 59, P0 = 25, = 0. Sehngga uartl bawah dperoleh: n F P P = L + 0 P ( 00 59) = = 9, , 0, P 0 = 63, 26 P Sehngga persentl e-0 adalah 63,26 Matemata 9
20 b. Persentl e-99 Untu menentuan leta P 99 terlebh dahulu ta mencar elas yang memuat P 99 yan dengan menghtung nla dar n = ( )=. Hal n berart P 99 adalah data e-990, elas nterval 70 79, dan P = Dar tabel juga dperoleh L 99 = 69,5, F P = 956, P = 38, = Sehngga uartl bawah dperoleh: n F P P = L + 0 P ( ) = = 69, 5+ 8, 94 99, P99 = 78, 44 P Sehngga persentl e-99 adalah 49,67 Dar uuran leta data yang telah dbahas d atas tentu ta aan menemuan eteratan nla uuran satu dengan yang lannya. Msalan data yang dml adalah sama maa aan dtemuan nla medan = Q 2 = D 5 = P 50, dan Q = P 2, dan Q 3 = P75. Cobalah membutannya dengan teman elompomu. 3. UKURAN PENYEBARAN DATA Uuran penyebaran data menunjuan perbedaan data yang satu dengan data yang lan serta menunjuan seberapa besar nla-nla dalam suatu data meml nla yang berbeda. Adapun uuran penyebaran data yang aan ta aj adalah sebaga berut. a. Rentang Data atau Jangauan (Range) Masalah-7.2 Suatu seles pererutan anggota Pasbra d sebuah seolah dperoleh data tngg badan sswa yang mendatar adalah sebaga berut: 20 Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK
21 Tabel 7. Dstrbus Tngg Badan Sswa Tngg badan (cm) Banya sswa yang mendatar ( ) Tngg badan (cm) Banya sswa yang mendatar ( ) Tentuanlah rentang (range) dar data dstrbus d atas! Alternat Penyelesaan Range merupaan selsh antara data terbesar dengan data terecl. Sedangan untu data berdstrbus, data tertngg dambl dar nla tengah elas tertngg dan data terendah dambl dar nla elas yang terendah, sehngga dperoleh: Nla tengah elas tertngg = = Nla tengah elas terendah = = 42 2 Sehngga dar edua hasl d atas dperoleh range untu data berdstrbus adalah: Rentang (R) = = 30 b. Rentang Antar Kuartl (Smpangan Kuartl) Dengan pemahaman yang sama yan rentang merupaan selsh data terbesar dengan data terecl, maa rentang antar uartl drumusan dengan selsh uartl terbesar dengan uartl terecl yan uartl atas (Q 3 ) dengan uartl bawah (Q ), maa dapat dtulsan dengan: smpangan uartl = Q 3 Q Dengan menggunaan hasl pada contoh 7. maa dapat ta peroleh rentang antar uartl data tersebut adalah: Smpangan uartl = 63, 4 55, 5 = 7,9 Matemata 2
22 c. Smpangan Rata-Rata Andaan ta meml data x, x 2, x 3,..., x n maa dengan onsep nla rentang data ta dapat menentuan rentang nla rata-rata atau smpangan rata-rata sehngga dperoleh urutan data yang baru yatu: x x, x x, x x,, x x ( ) ( ) ( ) ( ) 2 3 Dalam urutan data d atas mungn ada yang post dan negat namun onsep jara atau rentang tda membedaan eduanya, untu tu dambl harga mutla sehngga dperoleh: x x, x x, x x,, x x 2 3 Dan ja urutan nla data tersebut djumlahan emudan dbag dengan banya data (n) maa aan dperoleh smpangan rata-rata sebaga berut: S R = n dengan : S R = Smpangan rata-rata x = nla data e- x - = nla rata-rata n = banya data Formula d atas merupaan smpangan rata-rata untu data tunggal. Data berdstrbus meml nla reuens dalam tap elompo atau nterval data dan nla data pengamatan merupaan nla tengah elas sehngga untu data berdstrbus dperoleh smpangan rata-rata yang dtulsan sebaga berut: dengan : S R = Smpangan rata-rata x = nla tengah elas e x - = nla rata-rata = reuens elas e S R = n = n = x x n = x x n n 22 Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK
23 Contoh 7.4 Dengan menggunaan pembahasan masalah 7.3 dperoleh tabel dstrbus sebaga berut: Tabel 7.2 Dstrbus Freuens Kelas Freuens dan rata-rata = Tentuanlah smpangan rata-rata dar data d atas! Alternat Penyelesaan Dengan melengap tabel 7.2 agar dapat dperoleh nla-nla yang dperluan, sehngga dperoleh tabel yang baru sepert berut n: Tabel 7.3 Dstrbus Freuens Kelas Freuens ( ) Tt Tengah (x ) x x x x , , , , , , ,32 =80 Σ ǀ x - ǀ= Matemata 23
24 Sehngga dar nla-nla yang dperoleh pada tabel d atas dperoleh: S R = n = x n = x Jad, smpangan rata-rata data d atas adalah 7,99 d. Ragam dan Smpangan Bau = = 799, 80 Penentuan nla smpangan rata-rata meml elemahan arena menggunaan harga mutla yang berabat smpangan rata-rata tda dapat membedaan antara rentang yang lebh besar dan lebh ecl. Untu mengatas elemahan tersebut ahl statst menggunaan smpangan bau yang menggunaan uadrat pada rentang datanya, smpangan bau drumusan sebaga berut: S =.. x x n B = r ( ) Ragam, atau serng dsebut varan merupaan uadrat dar nla smpangan bau, data berdstrbus drumusan sebaga berut: r 2 2 SB =.. ( x x) n dengan: S B : Smpangan bau S 2 : Ragam/varan. B : reuens elas e-. x : tt tengah nterval e-. x - : rata-rata. n : uuran data. Contoh 7.5 = Mash dengan menggunaan pembahasan masalah 7.3 dperoleh tabel dstrbus sebaga berut: 2 24 Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK
25 Kelas Freuens ( ) Tt Tengah (x ) x x ( x x) 2 ( x x) Σ =80 Σ ǀ x - ǀ= Sehngga dar nla-nla yang dperoleh pada tabel d atas dperoleh: Smpangan bau S =.. x x n B = r ( ) S B = = Ragam atau varan r 2 2 SB =.. ( x x) n = 2 2 S B = = Untu semua jens uuran penyebaran data n, tentunya tdalah sesuatu hal yang sult untu menentuan nlanya. Namun, yang pentng dar semua adalah memaham mana setap anga statst yang dperoleh. Matemata 25
26 Uj Kompetens 7. Perhatan tabel penjualan 4 jens manan ana-ana pada sebuah too pada perode 5 mnggu berturut-turut. Mnggu Manan Manan 2 Manan 3 Manan Jumlah Dar tabel datas, Gambaran dagram batang, gars, serta lngaran pada masng-masng jens manan dalam 5 mnggu. Tentuanlah semua uuran yang terdapat pada data tersebut! 2. Tentuanlah nla mean, medan, dan modus pada data penghaslan orang tua sswa d suatu yayasan seolah swasta berut n. Pengahaslan tap bulan (Rp) Banya orang tua > Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK
27 3. Suatu pertandngan arate mewajban setap team yang aan masu baba nal harus memperoleh pon rata-rata 205 pada empat al pertandngan. Pada baba semnal dperoleh 3 tm dengan data sebaga berut. Tm Nla Setap Pertandngan I x II x III x Tm yang manaah yang aan masu baba nal ja dperoleh nla 25 pada pertandngan eempat? 4. Tentuanlah nla a dan b dar tabel dstrubus reuens dbawah n, ja medan adalah 43, dan = 000 Nla Freuens a b Matemata 27
28 5. Data berut mempunya modus 62. Nla Freuens x Tentuanlah : a. Nla x b. Mean 6. Gaj aryawan suatu pabr dtamplan dalam tabel berut. Gaj ( Rp 0.000) Freuens x y a. Tentuan rata-rata gaj ja setap aryawan mendapat tambahan sebesar Rp50.000,00. b. Ja modus data d atas adalah Rp ,00, dan banya data 20, tentuanlah nla x y. 7. Dengan menggunaan tabel yang lengap pada soal no.5, tentuan: a. Kuartl e- b. Kuartl e-2 c. Kuartl e-3 28 Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK
29 8. Dar gra hstogram d bawah n, bentulah tabel reuens realat dan tentuan seluruh uuran pemusatan data. 9. Dar tabel data d bawah n tentuanlah : a. Smpangan uartl b. Smpangan rata-rata c. Smpangan bau Nla Freuens Matemata 29
30 0. Suatu peneltan terhadap dua jens batera mendapatan hasl penguuran daya tahan pemaaan yang dtamplan pada data berut n. Nla statt Jens Jens 2 Banya sampel Rentang Kuartl bawah Kuartl atas Smpangan bau Smpangan uartl Rata-rata Medan Berdasaran data peneltan d atas jelasan mere batera mana yang meml uuran penyebaran yang besar! Proje Kumpulanlah data-data perembangan eonom yang ada d ndonesa, msal data pergeraan nla tuar rupah terhadap mata uang asng (dolar, rnggt, dll). Tabulas dan gambaran data tersebut edalam dagram. Analsslah data tersebut dalam bentu statst desrpt serta presentasan d depan elas. 30 Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK
31 D. PENUTUP Berdasaran mater yang telah ta uraan d atas, beberapa onsep perlu ta rangum guna untu mengngatan amu embal aan onsep yang nantnnya sangat berguna bag amu sebaga berut.. Jangauan Data = Data tertngg Data terendah = x mas x mn. 2. Statst yang membag data menjad empat bagan dsebut Kuartl. 3. Statst terurut meml uartl ja banya data 4, sebab uartl Q dan Q 2 membag data menjad empat elompo yang sama. 4. Statst yang membag data menjad 0 bagan dsebut Desl. 5. Ja banya data 0, maa ta dapat membag data menjad 0 elompo yang sama, dengan setap elompo meml data. Uuran statst n dsebut Desl Mean untu data berelompo ddensan dengan x = x + x x x x = = = dengan = reuens elas e-; x = nla tengah elas e-. 7. Mean untu data berelompo dengan rumusan rataan sementara ddensan d dengan x x = s + = dengan = reuens elas e-; x = nla tengah elas e-. = d 8. Modus untu data berelompo ddensan dengan Mo= tb+ d+ d2 dengan t b = tep bawah elas modus; = panjang elas; d = selsh reuens elas modus dengan elas sebelumnya; d 2 = selsh reuens elas modus dengan elas sesudahnya. Matemata 3
32 n F 9. Medan untu data berelompo ddensan dengan Medan = tb + 2 m Dengan t b = tep bawah elas medan; = panjang elas; N = banya data dar statst terurut = ; F = reuens umulat tepat sebelum elas medan; m = reuens elas medan. 0. Smpangan rata-rata untu data berelompo ddensan dengan: S R = n = x n = x. Smpangan bau dan varan untu data berelompo d-densan dengan: S S =.. x x n B = r 2 B = r ( ) ( ) =.. x x n Kelas XI SMA/MA/SMK/MAK
Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena
Lebih terperinciStatistika. Bab. Mean (rata-rata) Ukuran Pemusatan Ukuran Letak Median Modus Kuartil Desil A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR
Bab Statsta A KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Melalu proses pembelajaran statsta, sswa mampu menghayat pola hdup dspln, rts, bertanggungjawab, onssten, dan jujur serta menerapannya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok
BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:
BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah
Lebih terperinciSTATISTIKA. A. Menyajikan Data dalam Bentuk Diagram
STATISTIKA A. Menyajkan Data dalam Bentuk Dagram. DIAGRAM GARIS Contoh soal Fluktuas nla tukar rupah terhadap dolar AS dar tanggal 8 Aprl 008 sampa dengan tanggal Aprl 008 dtunjukkan oleh tabel sebaga
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
Lebih terperinciEKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata
Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya
Lebih terperinciKarakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga
Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember
Lebih terperinciBAB II DIMENSI PARTISI
BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan
Lebih terperinciSTATISTIKA. Rumus : 1. Menentukan banyaknya data/responden dari diagram lingkaran:
STATISTIKA Jens-jens soal statstka yang serng dujkan adalah soal-soal tentang : 1. Membaca sajan data dalam bentuk dagram. Ukuran pemusatan data 3. Ukuran Letak Data 4. Ukuran Penyebaran Data SOAL DAN
Lebih terperinciBAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA
BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model
Lebih terperinciBAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)
BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang
Lebih terperinciSUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD
SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 0 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD BAB V STATISTIKA Dra.Hj.Rosdah Salam, M.Pd. Dra. Nurfazah, M.Hum. Drs. Latr S, S.Pd., M.Pd. Prof.Dr.H. Pattabundu, M.Ed. Wdya
Lebih terperinciVI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar
VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr
Lebih terperinciUSULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG
Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,
Lebih terperinciKWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL
KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL 1. KWARTIL Kwartl merupakan nla yang membag frekuens dstrbus data menjad empat kelompok yang sama besar. Dengan kata lan kwartl merupakan nla yang membag tap-tap 25% frekuens
Lebih terperincititik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
Lebih terperinciMATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN. (Nuryanto, ST., MT)
MATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN (Nuryanto, ST., MT) Ukuran Statstk Ukuran Statstk : 1. Ukuran Pemusatan Bagamana, d mana data berpusat? Rata-Rata Htung = Arthmetc Mean Medan Modus Kuartl, Desl, Persentl.
Lebih terperinciINVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN
Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu
Lebih terperinciIV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciPENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD
ORBITH Vl. 7 N. 3 Nvember 11: 366-37 ENGUJIAN ROORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN ENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADA DISTRIBUSI NORMAL STANDARD Oleh: Endang Tryan Staf engajar
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinciKWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL
KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL 1. KWARTIL Kwartl merupakan nla yang membag frekuens dstrbus data menjad empat kelompok yang sama besar. Dengan kata lan kwartl merupakan nla yang membag taptap 25% frekuens
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
A III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Watu Peneltan. Tempat Peneltan Obje dalam peneltan n adalah Kelas VIII M.Ts. Neger onang yang terleta d Kecamatan onang Kabupaten Dema.. Watu Peneltan Peneltan dlasanaan
Lebih terperinciRingkasan Statistika Kelas XI SMA Tarakanita 1 Jakarta BAB I STATISTIKA
BAB I STATISTIKA 1. PENGENALAN STATISTIKA A. PENGERTIAN DASAR STATISTIKA 1. Statstka dan Statstk Statstka adalah lmu tentang pengolahan dan analss suatu data hngga penarkan kesmpulan dar data tu. Statstk
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT &
UKURAN GEJALA PUSAT & UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT & LETAK Untuk mendapatkan gambaran yang jelas mengena suatu populas atau sampel Ukuran yang merupakan wakl kumpulan data mengena populas atau sampel
Lebih terperinciBAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
Lebih terperinciUKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA
UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA MARULAM MT SIMARMATA, MS STATISTIK TERAPAN FAK HUKUM USI @4 ARTI UKURAN LOKASI DAN VARIASI Suatu Kelompok DATA berupa kumpulan nla VARIABEL [ vaabel ] Ms banyaknya
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap
5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA
III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Hasl Peneltan Pada peneltan yang telah dlakukan penelt selama 3 mnggu, maka hasl belajar matematka pada mater pokok pecahan d kelas V MI I anatussbyan Mangkang Kulon
Lebih terperinciU JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK
Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 4 JANUARI 23 OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara tda boleh menggunaan omputer untu mengerjaan soal- soal ujan
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciIII FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING
7 Ilustras entu hmpunan fuzzy dan fungs eanggotaannya dapat dlhat pada Contoh 3. Contoh 3 Msalan seseorang dataan sudah dewasa ja erumur 7 tahun atau leh, maa dalam loga tegas, seseorang yang erumur urang
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah
Lebih terperinciSTATISTIK menyatakan kumpulan data, bilangan maupun non bilangan, yg disusun ke dlm tabeldiagram-grafik yang menggambarkan suatu persoalan.
PERTEMUAN 1 STATISTIK menyatakan kumpulan data, blangan maupun non blangan, yg dsusun ke dlm tabeldagram-grafk yang menggambarkan suatu persoalan. STATISTIKA lmu yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN ORI. Aljabar Matrs.. Defns Matrs Matrs adalah suatu umpulan anga-anga yang juga serng dsebut elemen-elemen yang dsusun secara teratur menurut bars dan olom sehngga berbentu perseg panjang,
Lebih terperinciMINGGU KE- V: UKURAN PENYEBARAN
MINGGU KE- V: UKURAN PENYEBARAN Tujuan Instruksonal Umum :. Mahasswa mampu memaham apa yang dmaksud dengan ukuran penyebaran. Mahasswa mampu memaham berbaga pengukuran untuk mencar nla ukuran penyebaran
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang
Lebih terperinciPengolahan lanjut data gravitasi
Modul 6 Pengolahan lanjut data gravtas 1. Transformas/proyes e bdang datar (metode Damney atau Euvalen Tt Massa). Pemsahan Anomal Loal/Resdual dan Anomal Regonal a. Kontnuas b. Movng average c. Polynomal
Lebih terperinciBAB III MODUL INJEKTIF
BAB III ODUL INJEKTIF Bab n adalah bab yang palng pentng arena bab n bers mula dar hal-hal dasar mengena modul njet sampa sat-sat stmewanya yang tda dml oleh modul lan yang tda njet, yang merupaan ous
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi
3 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SD Al-Azhar Wayhalm Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas V yang terdr dar 5 kelas yatu V A, V B, V
Lebih terperinciDISTRIBUSI FREKUENSI
BAB DISTRIBUSI FREKUENSI Kompetens Mampu membuat penyajan data dalam dstrbus frekuens Indkator 1. Menjelaskan dstrbus frekuens. Membuat dstrbus frekuens 3. Menjelaskan macam-macam dstrbus frekuens 4. Membuat
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 8 Bandar Lampung. Populasi dalam
1 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMPN 8 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas VII SMPN 8 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 01/013 yang terdr
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian yang bertujuan untuk mendeskripsikan
BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Peneltan n merupakan peneltan yang bertujuan untuk mendeskrpskan langkah-langkah pengembangan perangkat pembelajaran matematka berbass teor varas berupa Rencana
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. menghasilkan Lembar Kegiatan Siswa (LKS) pada materi Geometri dengan
BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan yang bertujuan untuk menghaslkan Lembar Kegatan Sswa (LKS) pada mater Geometr dengan pendekatan pembelajaran berbass
Lebih terperinciLucas Theorem Untuk Mengatur Penyimpanan Memori yang Lebih Aman
Lucas Theorem Untu Mengatur Penympanan Memor yang Lebh Aman Hendra Hadhl Chor (135 8 41) Program Stud Ten Informata ITB Jalan Ganesha 1, Bandung e-mal: hendra_h2c_mathematcan@yahoo.com; f1841@students.f.tb.ac.d
Lebih terperinciBAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).
BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
41 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Berdasarkan masalah yang akan dtelt dengan melhat tujuan dan ruang lngkup dserta dengan pengolahan data, penafsran serta pengamblan kesmpulan, maka metode
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)
Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinciBab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum
Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and
III. METODE PENELITIAN A. Desan Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan pengembangan yang dlakukan adalah untuk mengembangkan penuntun praktkum menjad LKS
Lebih terperinciUKURAN-UKURAN DESKRIPTIF DATA
UKURAN-UKURAN DESKRIPTIF DATA Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusan Matenatka FMIPA Unand LOGO Kompetens Khusus Menghtung ukuran pemusatan data Menghtung ukuran keragaman data 3 4 Menghtung ukuran poss data
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)
BAB TINJAUAN TEORITIS. Knsep Dasar Infes, Saluran Pernafasan, Infes Aut, dan Infes Saluran Pernafasan Aut (ISPA.. Infes Infes adalah masunya uman atau mrrgansme e dalam tubuh manusan dan berembang ba sehngga
Lebih terperinciPEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Pendekatan dan Jens Peneltan Jens peneltan yang dpaka adalah peneltan kuanttatf, dengan menggunakan metode analss deskrptf dengan analss statstka nferensal artnya penuls dapat
Lebih terperinciBAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas
9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran
Lebih terperinciPERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM 1) Membuat dstrbus frekuens. 2) Mengetahu apa yang dmaksud dengan Medan, Modus dan Mean. 3) Mengetahu cara mencar Nla rata-rata (Mean). TEORI PENUNJANG
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang
Lebih terperinciKOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda
KOLINEARITAS GANDA MULTICOLLINEARIT Oleh Bambang Juanda Model: = X + X + + X + ε. Hubungan Lnear Sempurna esa, Ja C X 0 C onstanta yg td semuanya 0. Mudah detahu rn td ada dugaan parameter oef dgn OLS,
Lebih terperinciRingkasan Statistika Kelas XI SMA Tarakanita 1 Jakarta NAMA : KELAS :
NAMA : KELAS : 1 BAB I STATISTIKA 1. PENGENALAN STATISTIKA A. PENGERTIAN DASAR STATISTIKA 1. Statstka dan Statstk Statstka adalah lmu tentang pengolahan dan analss suatu data hngga penarkan kesmpulan dar
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu
Lebih terperinciProsedur Komputasi untuk Membentuk Selang Kepercayaan Simultan Proporsi Multinomial
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Prosedur Komputas untu Membentu Selang Kepercayaan Smultan Propors Multnomal S - 11 Bertho Tantular Departemen Statsta FMIPA UNPAD bertho@unpad.ac.d
Lebih terperinciBAB IV HASIL ANALISIS
BAB IV HASIL ANALISIS. Standarda Varabel Dalam anal yang dtamplan pada daftar tabel, dar e-39 wadu yang meml fator-fator melput luaan DAS, apata awal wadu, 3 volume tahunan rerata pengendapan edmen, dan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Pengetan Reges dan Koelas.. Pengetan Reges Paa lmuan, eonom, psolog, dan sosolog selalu beepentngan dengan masalah peamalan. Peamalan matematyang memungnan ta meamalan nla-nla suatu
Lebih terperinciKecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi
Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK
Lebih terperinciMODUL STATISTIKA BAHAN AJAR MATEMATIKA DASAR 2 SMA NEGERI 10 MELATI SAMARINDA DI SUSUN OLEH : KHAIRUL BASARI, S.Pd
MODUL STATISTIKA BAHAN AJAR MATEMATIKA DASAR SMA NEGERI 0 MELATI SAMARINDA DI SUSUN OLEH : KHAIRUL BASARI, S.Pd kharulfaq.wordpress.com e-mal : muh_abas@yahoo.com Page of 64 Kegatan Pembelajaran A. STANDAR
Lebih terperinciSTATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu
Lebih terperinciANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING
Semnar Nasonal Tenolog Informas dan Multmeda 207 STMIK AMIKOM Yogyaarta, 4 Februar 207 ANALIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING Sgt Kamseno ), Bara Satya 2) ), 2) Ten Informata
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinciMODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)
Paradgma, Vol. 13 No. 2 Agustus 2009 hlm. 189 194 MODEL REGRESI SEMIPARAMERIK SPLINE UNUK DAA LONGIUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERIA HIV Lls Laome 1) 1) Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011.
44 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN 4.1 Penyajan Data Peneltan Untuk memperoleh data dar responden yang ada, maka dgunakan kuesoner yang telah dsebar pada para pelanggan (orang tua sswa) d Kumon
Lebih terperinciPengaruh Kelembaban dan Seri Tanah Terhadap Mutu dan Produksi Tanaman Tembakau Temanggung dengan Metode MANOVA
Pengaruh Kelembaban dan Ser Tanah Terhadap Mutu dan Produs Tanaman Tembaau Temanggung dengan Metode MANOVA Mftala Al Rza ), Sutno ), dan Dumal ) ) Jurusan Statsta, Faultas MIPA, Insttut Tenolog Sepuluh
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. pretest postes control group design dengan satu macam perlakuan. Di dalam
BAB III METODE PEELITIA A. Bentuk Peneltan Peneltan n merupakan peneltan ekspermen dengan model pretest postes control group desgn dengan satu macam perlakuan. D dalam model n sebelum dmula perlakuan kedua
Lebih terperinciBAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.
BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan deskrptf dengan analsa kuanttatf, dengan maksud untuk mencar pengaruh antara varable ndependen
Lebih terperinciModul ini adalah modul ke-8 dalam mata kuliah Matematika. Isi modul ini
STATISTIKA ; MODUL ; ; 8; ; ; PENDAHULUAN Modul n adalah modul ke-8 dalam mata kulah Matematka. Is modul n membahas tentang statstka. Modul n terdr dar kegatan belajar. Pada kegatan belajar akan dbahas
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 11-22, April 2001, ISSN : SUBRUANG MARKED. Suryoto Jurusan Matematika, FMIPA-UNDIP Semarang
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER ol. 4. No., - 22, Aprl 2, ISSN : 4-858 SUBRUANG MARKED Suryoto Jurusan Matemata, FMIPA-UNDIP Semarang Abstra Msalan suatu ruang vetor berdmens ngga atas lapangan omples C,
Lebih terperinciPENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK.
PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK. Fanny Ayu Octavana dan Dra. Luca Ardnant, MT. Jurusan Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.3.1 Tempat Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger Gorontalo khususnya pada sswa kelas VIII. 3.3. Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan selama
Lebih terperinciNama : Crishadi Juliantoro NPM :
ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang
Lebih terperinciPENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION. Oleh : SOEMARTINI
PENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION Oleh : SOEMARTINI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA dan ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PADJADJARAN JATINANGOR 008 DAFTAR ISI Hal DAFTAR
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
Lebih terperinciPENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER
PENYELESIN SISTEM PESMN TK LINIE Mater Kulah: Pengantar; Iteras Satu Tt; Iteras Newton # PENGNT # erut n adalah contoh seumpulan buah persamaan ta lner smulta dengan buah varabel ang ta detahu:... ( 57...
Lebih terperinciI. PENGANTAR STATISTIKA
1 I. PENGANTAR STATISTIKA 1.1 Jens-jens Statstk Secara umum, lmu statstka dapat terbag menjad dua jens, yatu: 1. Statstka Deskrptf. Statstka Inferensal Dalam sub bab n akan djelaskan mengena pengertan
Lebih terperinci